MATLAB HOG特征提取工具箱 - 图像处理与计算机视觉解决方案

资 源 简 介

本MATLAB工具箱实现完整的HOG特征提取算法，支持图像读取、梯度计算、方向分箱、细胞划分和块归一化等功能。适用于目标检测、模式识别等计算机视觉任务，提供简洁高效的API接口。

详 情 说 明

基于MATLAB的HOG特征提取工具箱

项目介绍

本项目实现完整的HOG（Histogram of Oriented Gradients）特征提取算法，专为图像处理和计算机视觉任务设计。通过标准化的HOG处理流程，系统能够将输入图像转换为具有强判别能力的特征向量，适用于目标检测、图像分类等多种应用场景。项目包含完整的测试验证模块，确保特征提取的准确性和可靠性。

功能特性

• 完整算法实现：涵盖梯度计算、方向分箱、细胞单元划分、块归一化等HOG标准流程
• 灵活参数配置：支持自定义细胞尺寸、方向分箱数和块尺寸等关键参数
• 多维输出：提供特征向量、维度报告、可视化结果和耗时统计
• 标准化输出：特征向量采用双精度浮点格式，确保数据精度
• 性能优化：采用高效的矩阵运算，保证特征提取速度

使用方法

基本调用

% 读取图像 img = imread('test.jpg');

% 默认参数提取HOG特征 features = extractHOGFeatures(img);

高级配置

% 自定义参数配置 cellSize = [8, 8]; % 细胞尺寸 numBins = 9; % 方向分箱数 blockSize = [2, 2]; % 块尺寸（以细胞为单位）

% 带参数提取 [features, visualization, stats] = extractHOGFeatures(img, ... 'CellSize', cellSize, ... 'NumBins', numBins, ... 'BlockSize', blockSize);

输出解析

• features: HOG特征向量（双精度浮点数组）
• visualization: 梯度方向直方图可视化结果
• stats: 包含特征维度和耗时统计的结构体

系统要求

• MATLAB版本: R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱: 必需
• 内存建议: 至少4GB RAM
• 图像尺寸: 建议不小于64×64像素

文件说明

主程序文件实现了HOG特征提取的核心功能，包括图像预处理、梯度幅值与方向计算、方向直方图统计、空间分块处理、块内直方图归一化以及最终特征向量的组装与标准化。该文件还集成了结果可视化生成和性能统计模块，支持参数灵活配置和完整的错误处理机制。